圖像處理與三維可視化

《圖像處理與三維可視化》北京郵電大學出版社出版，可供從事計算機套用、圖像處理、模式識別、地理信息系統、信號與信息處理等領域研究的研究人員、工程技術人員閱讀，也可作為相關專業研究生教學的參考書。

基本介紹

• 書名：圖像處理與三維可視化
• 作者：王育堅、鮑泓、袁家政
• ISBN：9787563526710, 7563526714
• 頁數：269
• 出版社：北京郵電大學出版社
• 出版時間：2011年7月1日
• 裝幀：平裝
• 開本：16
• 正文語種：簡體中文

內容簡介

王育堅、鮑泓、袁家政編著的《圖像處理與三維可視化》作為一本關於圖像處理與三維可視化技術理論研究和套用的學術專著，既反映了相關領域近年來的最新研究進展，又給出了作者在圖像處理技術方面的研究成果與套用實例。全書共分8章，包括緒論、圖像分割、圖像融合與目標識別、可視化技術及實現、支持向量機及在圖像處理中的套用、圖像與三維可視化模型、圖像處理在書畫作品中的套用、遙感圖像分類技術等內容。《圖像處理與三維可視化》可供從事計算機套用、圖像處理、模式識別、地理信息系統、信號與信息處理等領域研究的研究人員、工程技術人員閱讀，也可作為相關專業研究生教學的參考書。

目錄

第1章 緒論

1.1 圖像處理

1.1.1 概述

1.1.2 圖像處理的發展和套用

1.1.3 圖像處理的關鍵技術

1.1.4 圖像數位化

1.2 三維可視化

1.2.1 三維可視化原理

1.2.2 三維可視化的套用

1.2.3 三維數據模型與可視化算法

1.2.4 三維可視化的實現過程

1.3 數字城市與三維GIS

1.3.1 概述

1.3.2 數字城市的關鍵技術

1.3.3 城市景觀三維抽象

1.3.4 城市特徵地物可視化

1.3.5 地形三維可視化

1.3.6 三維GIS

1.3.7 三維空間查詢與分析

本章參考文獻

第2章 圖像分割

2.1 引言

2.1.1 參數活動輪廓模型

2.1.2 幾何活動輪廓模型

2.2 水平集方法及其快速算法

2.2.1 曲線演化理論

2.2.2 水平集方法

2.2.3 水平集方法的快速實現

2.3 基於梯度信息混合lbf的幾何活動輪廓模型

2.3.1 基於水平集的幾何活動輪廓模型的特點

2.3.2 參數活動輪廓模型與幾何活動輪廓模型之間的關係

2.3.3 基於梯度混合LBF的幾何活動輪廓模型

2.3.4 實驗結果與分析

2.4 對基於梯度信息幾何活動輪廓模型的改進

2.4.1 基於梯度信息的幾何活動輪廓模型

2.4.2 改進的模型

2.4.3 模型的數值實現

2.4.4 實驗結果與分析

2.5 集成的變分水平集圖像分割模型

2.5.1 幾何活動輪廓模型及變分法

2.5.2 邊緣檢測模型

2.5.3 集成的活動輪廓模型

2.5.4 實驗結果與分析

2.6 本章小結

本章參考文獻

第3章 圖像融合與目標識別

3.1 多源圖像融合

3.1.1 圖像融合基本概念

3.1.2 多源圖像融合的目標識別

3.1.3 基於多源圖像目標識別的流程

3.1.4 圖像融合處理層次

3.2 圖像增強

3.2.1 直方圖

3.2.2 圖像銳化處理

3.3 紋理分析

3.3.1 紋理特徵

3.3.2 Gabor變換

3.3.3 小波變換

3.4 基於小波的圖像融合

3.4.1 基於PCA的低頻融合.

3.4.2 高頻融合

3.5 圖像的特徵提取與選擇

3.5.1 圖像橢圓的形狀特徵

3.5.2 特徵評價與選擇

3.6 圖像目標識別技術

3.6.1 貝葉斯判據

3.6.2 最小距離分類器

3.6.3 K-近鄰分類器

本章參考文獻

第4章 可視化技術及實現

4.1 概述

4.1.1 可視化技術的產生

4.1.2 可視化的研究內容及意義

4.1.3 可視化的分類

4.1.4 可視化的套用

4.2 數據可視化的方法

4.2.1 二維可視化方法

4.2.2 三維可視化方法

4.2.3 矢量場可視化方法

4.2.4 基於動畫的可視化方法

4.3 可視化流程

4.3.1 可視化的一般流程

4.3.2 洪災經濟損失率可視化分析流程

本章參考文獻

第5章 支持向量機及在圖像處理中的套用

5.1 引言

5.2 統計學習理論

5.2.1 機器學習問題及其方法

5.2.2 學習過程一致性

5.2.3 VC維

5.2.4 推廣性的界

5.2.5 結構風險最小化理論

5.3 支持向量機

5.3.1 支持向量機基本思想

5.3.2 核函式

5.3.3 支持向量機解決多分類問題

5.3.4 支持向量機算法研究

5.3.5 支持向量機的特點

5.4 數字圖像處理技術

5.4.1 圖像特徵描述

5.4.2 數字圖像處理的主要內容

5.4.3 數字圖像處理技術套用及發展

5.5 支持向量機在圖像處理方面的套用

5.5.1 圖像識別

5.5.2 圖像增強

5.5.3 圖像分割

5.5.4 其他領域

本章參考文獻

第6章 圖像與三維可視化模型

6.1 計算機圖形圖像標準

6.1.1 計算機圖形標準OpenGL

6.1.2 SVG圖像標準

6.1.3 三維模型vrml標準

6.2 圖形圖像和模型的存儲與訪問

6.2.1 圖形圖像的存儲

6.2.2 圖形圖像的分散式存儲與展示

6.3 虛擬城市的三維建模技術

6.3.1 手動建模

6.3.2 半自動化建模

6.3.3 全自動化建模

6.4 基於分散式環境的三維模型標準

6.4.1 WebGL

6.4.2 COLLADA

6.4.3 U3D

本章參考文獻

第7章 圖像處理在書畫作品中的套用

7.1 引言

7.2 中國書畫的特徵分析

7.2.1 中國書畫的色彩

7.2.2 中國書畫作品的技法

7.3 書畫印章的特徵分析

7.3.1 印章的歷史、流派

7.3.2 印章的章法、文法

7.3.3 印章的邊格

7.3.4 印章的顏色特徵和結構特徵

7.4 一種基於結構特徵的書畫印章提取系統模型

7.5 基於機器學習的中國書畫顏色層析模型

7.5.1 中國書畫顏色分層的先驗知識

7.5.2 建立中國書畫顏色分層原始描述模型

7.5.3 模型的測試與套用

7.5.4 基於機器學習的模型最佳化

7.5.5 基於顏色分類的中國畫分層分割

7.6 印章的提取

7.6.1 基於數學形態學的區域合併

7.6.2 基於結構特徵的印章提取

7.6.3 實驗結果分析

7.7 基於機器學習的印章語義標註方法

7.7.1 印章圖像的預處理

7.7.2 語義特徵提取和標註

本章參考文獻

第8章 遙感圖像分類技術

8.1 遙感圖像分類概論

8.1.1 TM遙感圖像的格式及特點

8.1.2 模式分類的一般步驟

8.2 分類算法的實現技術

8.2.1 主成分分析算法

8.2.2 最小距離法和最大似然估計法

8.2.3 一階範數軟間隔分類器

8.2.4 SMO算法的實現技術

8.3 分類實驗的設計與算法實現

8.3.1 整體設計

8.3.2 樣本採集

8.3.3 訓練與分類

8.3.4 圖像顯示

8.4 分類結果的評價

8.4.1 實驗區地面資料分析

8.4.2 三種核函式的分類結果比較

8.4.3 與其他分類算法的結果比較

8.4.4 分析和總結

本章參考文獻